grouped = df.groupby('name')result = grouped.agg({'age': 'mean', 'score': 'mean'}).tolist()print(result)结果为：[('Alice', 32.5, 87.5), ('Bob', 42.5, 80.0), ('Charlie', 40.0, 80.0)]这个结果表示，每个元组对应一个分组的结果，包含该分组的列名、平均年龄和平均最高分数。
agg函数也是我们使用pandas进行数据分析过程中,针对数据分组常用的一条函数。如果说用groupby进行数据分组,可以看做是基于行(或者说是index)操作的话,则agg函数则是基于列的聚合操作。 首先建立例数据集: 采用agg()函数计算各个城市的求和与均值: 采用agg()函数针对不同的城市,使用不同的聚合函数: 二、逐列及多函...
r_p = df_list.groupby("room_type_new")["price"].agg(["max","min","mean","count"]).reset_index() r_p.sort_values("mean",ascending = False) 1. 2. 结果如图,整租的房价均值最高,合租最低,很合理的结果。 透视 对房间类型和区域做一个透视,使用pivot_table方法,和Excel里的数据透视表是...
现在,我们将使用pandas的groupby和agg函数进行分组聚合,并只显示特定的列名。我们先来看一下具体的代码: grouped_data=data.groupby("性别").agg({"年龄":"mean"}) 1. 代码解释: data.groupby("性别"):根据"性别"列进行分组。 .agg({"年龄": "mean"}):对分组后的数据,在"年龄"列上进行平均聚合。 这样...
df_agg = df.groupby('Country').agg(['min', 'mean', 'max']) print(df_agg) 输出 Age Income min mean max min mean max Country America 250 250.000000 250 40000 40000.000000 40000 China 4321 4607.000000 5000 8000 9333.333333 10000 India 1234 3188.333333 4321 5000 5000.666667 5002 Japan 250...
agg: 1、使用groupby按照某列(A)进行分组后,需要对另外一列采用不同的聚合方法: df.groupby('A')['B'].agg({'mean':np.mean,'std': np.std})Out[16]: std mean A a1.000002.000000b2.121325.500000c3.214554.333333 AI代码助手复制代码
df.groupby('name')['score'].sum() 三、常见聚合函数 Pandas常用的聚合函数: numpy库方法同样支持,例如: unique 不同元素 nunique 不同元素个数(count是所有个数,不去重) 四、agg聚合操作 聚合操作是通过agg来完成的,可以指定一个或者多个列分别使用不同的聚合函数来聚合。
groupby(by=['类别','子类别'])['利润'].sum() print(group_df) 【注:这种方法有局限性,一次只能用一个聚合函数】 4.2.2 聚合函数统计 计算每个【区域】利润的最大值、最小值、平均值 方法1: df.groupby(by='区域')['利润'].agg(['max','min','mean'])...
最常用的就是aggregate()(等于agg()) 方法 In [67]: grouped = df.groupby("A") In [68]: grouped.aggregate(np.sum) Out[68]: C D A bar 0.392940 1.732707 foo -1.796421 2.824590 In [69]: grouped = df.groupby(["A", "B"])
关键技术:变量gg是一个GroupBy对象。它实际上还没有进行任何计算,只是含有一些有关分组键df[‘key1’]的中间数据而已。换句话说,该对象已经有了接下来对各分组执行运算所需的一切信息。groupby对象不能直接打印输出,可以调用list函数显示分组,还可以对这个对象进行各种计算。